基于AI的个性化健康建议推送系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于AI的个性化护理建议推送系统，具体涉及护理建议推送技术领域，本发明专利技术整合用户生理指标、病史、生活习惯及护理日志，构建多模态数据库。系统采用流处理引擎实现实时清洗与标准化处理，剔除低效护理方案。基于BERT模型生成用户初始状态向量，利用余弦相似度匹配新用户与达标群体，并通过K‑means聚类划分护理特征群体。推荐策略融合群体分布比例与特征匹配度，采用动态规则引擎与衰减机制优化推送时效性，生成优先级队列的多套候选方案。该方案通过深度关联分析，完成从数据采集、智能决策到个性化推送的全流程自动化，适用于慢性病管理及术后康复场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及健康建议推送，更具体地说，本专利技术涉及基于ai的个性化健康建议推送系统。

技术介绍

1、在当前的医疗健康领域，随着患者数量的增加和医疗数据的复杂化，传统的人工分析和健康建议生成方式已经无法满足日益增长的健康需求。特别是在个性化健康方面，传统的健康方案往往基于一般性的治疗指南和医生经验，难以准确匹配每个患者的具体健康状态和健康需求。

2、近年来，人工智能技术的快速发展为医疗健康领域带来了新的解决方案。人工智能技术能够通过深度学习和自然语言处理等技术，从大量的医疗数据中提取关键信息，为患者提供个性化的健康建议。然而，目前市场上的ai辅助健康建议系统仍存在一些不足，如对健康指标和健康需求的理解不够深入、生成的健康建议缺乏个性化和针对性。

3、为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于ai的个性化健康建议推送系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于AI的个性化护理建议推送系统，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于AI的个性化护理建议推送系统，其特征在于：所述初始状态特征包括用户生理指标、病史特征、生活习惯数据，所述护理特征包括护理操作日志。

3.根据权利要求1所述的基于AI的个性化护理建议推送系统，其特征在于：所述筛选护理效果达标用户，当康复进度达标率≥85%代表该护理方案对应的用户为护理效果达标用户。

4.根据权利要求2所述的基于AI的个性化护理建议推送系统，其特征在于：将每位用户的初始状态以及护理特征进行特征向量化，设初始状态特征数为m，护理特征数为n，则对于每个...

【技术特征摘要】

1.基于ai的个性化护理建议推送系统，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ai的个性化护理建议推送系统，其特征在于：所述初始状态特征包括用户生理指标、病史特征、生活习惯数据，所述护理特征包括护理操作日志。

3.根据权利要求1所述的基于ai的个性化护理建议推送系统，其特征在于：所述筛选护理效果达标用户，当康复进度达标率≥85%代表该护理方案对应的用户为护理效果达标用户。

4.根据权利要求2所述的基于ai的个性化护理建议推送系统，其特征在于：将每位用户的初始状态以及护理特征进行特征向量化，设初始状态特征数为m，护理特征数为n，则对于每个用户i，可以构建两个向量：

5.根据权利要求4所述的基于ai的个性化护理建议推送系统，其特征在于：确定新用户初始状态向量与护理效果达标用户的初始状态向量，然后使用余弦相似度计算新用户与护理效果达标用户的初始状态相似度。

6.根据权利要求5所述的基于ai的个性化护理建议推送系统，其特征在于：将初始状态相似度与预设初始状态相似度阈值进行比较，将大于初始状态相似度阈值的对应护理效果达标用户作为新用户的相似护理效果达标用户；新用户通过与护理效果达标用户进行相似性匹配确定相似护理效果达标用户群体，再结合相似护理效果达标用户所在的群体和群体主要...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖翠艳，莫妍妍，程香萍，林志卓，
申请(专利权)人：广东医科大学附属医院，
类型：发明
国别省市：